数据，无论是作为细节、事实、统计数据还是信息片段，通常是数值型的，它们是关于一个或多个个体或对象的定性或定量变量值的集合。在当今这个不断演变的世界中，数据无处不在，从社交媒体、手机应用、云存储到客户数据库，周围的一切都可能遭受数据或安全漏洞的威胁，导致价值数百万甚至数十亿的数据落入错误之手。因此，作为个体，强烈鼓励采取正确的实践或治理措施，以帮助避免数据泄露的灾难，防止数据落入错误之手。让共同努力，保护、保障并遵守所有旨在防止任何形式的数据侵权、泄露或滥用的治理措施，以保护数百万或数十亿消费者的权益。
2021年，组织经历了网络安全漏洞的大幅增加，甚至超过了2020年令人震惊的数字，增长了17%。远程/混合工作的好处是不可否认的，但IT领导者必须减轻潜在的新安全风险。在过去的两年里，看到了数据泄露、访问控制和设备盗窃的增加。组织应该遵循一个严格的网络安全框架，用于远程和混合工作环境，该框架应该更新和现代化。
数据治理框架规定了谁有权使用什么数据以及在什么情况下使用。通过使用数据治理，组织确保信息被有效和高效地使用，以实现其目标，遵循流程、角色、政策、标准和指标。大数据是新的黄金，公司不会放弃它们。数据必须始终谨慎处理，从存储到使用再到安全。在任何其他情况下，它都可能被错误的人滥用。
那么，这些规则是什么？它们是如何实施的？有七个这样的原则管理数据的使用。其中一些原则包括维护数据的完整性、数据透明度、数据的问责和所有权、数据审计、数据标准化、变更管理和管理。要了解每个功能的工作原理，让分别审查它们。
最重要的原则之一是完整性。它取决于使用数据的实体是否以适当的方式使用它。如果它们的手段和目标是道德的，数据完整性就得到了维护。在关于数据的所有决策中，参与者必须是诚实和坦率的。这可能包括关于行动、影响、限制等的决策。
在每个使用数据的案例中，必须始终保持适当的透明度。使用数据以及谁的数据正在被使用，所有相关方必须了解它如何被使用。每当有关于使用或控制的决策时，必须有效地传达给所有相关方。这将防止未来可能出现的任何冲突。
必须定义数据的所有权。应遵循适当的程序来定义访问权限。数据治理适用于跨功能使用的所有数据。因此，数据治理定义了与数据相关的所有决策、流程和控制，即其问责。
允许对使用的每件数据进行审计。任何与数据治理相关的关于数据的决策、控制和流程都可以被审计。因此，它们必须包含证明合规性的文件。
公司的数据由许多团队使用。在这种情况下，一种格式的数据可能与另一种格式不兼容。必须定义特定的指导方针和规则以标准化数据。此外，还有关于数据定义、可访问性、安全性和隐私的规则。
可能有一些数据差异需要变更。因此，总是存在污染数据的风险。因此，数据治理确保适当的变更管理活动，无论是主动的还是被动的。数据将包括参考值、元数据、主数据及其使用和结构。